XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System嵌入的
通过基于自然的解决方案实现更多
目前，对于嵌入的定义或解释有很多种，它们之间存在一些关键差异（附件 1）。虽然在所有情况下都需要强有力的方法来衡量碳效益，但一个差异与是否必须核实碳减排有关。测量和核实碳去除需要严谨性。然而，证据继续使人们怀疑用于抵消的许多碳信用的完整性，而当今发生的大多数抵消仍然不符合净零排放标准。17,18 另一个差异是他们如何定义与公司供应链相关的景观的界限（参见关键概念：与我的供应链相关的景观是什么？）。这些差异，加上缺乏一致的定义和对碳的关注，都为嵌入缺乏完整性提供了可能性。
交通投资策略工具文档，2023 年
本文件描述了交通投资战略工具（以下简称“工具”）中嵌入的关键方法和假设。此工具是一个 Microsoft Excel 工作簿，旨在说明投资于各种（主要是低碳）交通战略（包括电动和替代燃料汽车、减少车辆出行、提高交通系统效率以及鼓励使用更高效出行方式的投资和服务）可能带来的车辆行驶里程 (VMT)、温室气体 (GHG) 排放量和其他结果的潜在变化。截至 4.25 版（2022 年 8 月发布），本文档为最新文档。乔治城气候中心 (GCC) 使用此版本的工具与 RMI 合作进行特定州的分析。
评估性别和社会公平维度...
向低碳能源系统转型对于履行全球减缓气候变化的承诺至关重要。然而，“绿色”能源系统可能不会使其更加公平、包容或公正。在本文中，我们回顾了学术文献，以了解低碳技术传播如何影响性别和社会公平的知识状态。我们的研究结果表明，仅靠可再生能源项目无法实现性别和社会公平，因为能源干预不会自动解决社会文化和社会经济背景中嵌入的结构性动态。如果不尽早解决与获取和资源分配相关的现有权力不对称问题，同样的结构性不平等将简单地被复制并转移到新的能源制度中。
Credit Mutuel：利用人工智能向客户顾问提供正确的信息
解决方案：自定义词嵌入和分层分类 为了创建针对其产品定制的语言搜索，Credit Mutuel 首先在 3-4 个月的时间内收集了客户顾问面临的所有问题，然后整理了这些问题的答案（这又花了 4 个月的时间），并在目前生产的 11 个业务领域中重复此工作。然后，他们训练了一个用于自定义词嵌入的深度学习模型，并用它来训练每个领域的单独支持向量机 (SVM) 模型，以选择最有可能解决每个问题的答案。他们还构建了数万个对话步骤来支持收集初始问题中任何缺失的信息。初始领域分类（在此设置中可能只关注简短、简单的
使用分支预测器预测脑机植入物中的大脑活动
植入式脑机接口的一个关键问题是它们需要极高的能效。降低能耗的一种方法是使用这些设备中嵌入的处理器提供的低功耗模式。我们提出了一种技术来预测感兴趣的神经元活动何时可能发生，以便处理器在这些时间以标称工作频率运行，否则置于低功耗模式。为了实现这一点，我们发现分支预测器也可以预测大脑活动。我们对清醒和麻醉的老鼠进行脑部手术，并评估几种分支预测器预测小脑神经元活动的能力。我们发现感知器分支预测器可以预测小脑活动，准确率高达 85%。因此，我们利用分支预测器来指示何时在低功耗和正常操作模式之间转换，节省高达 59% 的处理器能量。
教师学习指南：明确学习目标-第 3 单元
定义）来确定文本中使用的单词和短语的含义。发展中的学习者 - 使用明显的文本证据（例如，上下文线索、嵌入的定义）来确定文本中使用的单词和短语的含义，包括基本的比喻和内涵意义，并确定单词选择对含义和语气的影响。熟练的学习者 - 确定文本中使用的单词和短语的含义，包括比喻和内涵意义，并分析特定单词选择对含义和语气的影响。杰出的学习者 - 确定文本中使用的单词和短语的含义，包括比喻和内涵意义，并分析和批判特定单词选择对含义和语气的影响（例如，语言如何唤起时间和地点感，如何设定正式或非正式的语气）。
通过及时的工程改善LLM在放射学中的使用：从精确提示到零射击学习
目的大型语言模型（LLM）（例如ChatGpt）在放射学上显示出巨大的潜力。他们的有效性通常取决于及时的工程，这可以优化与聊天机器人的交互，以获得准确的结果。在这里，我们强调了迅速工程在调整LLMS对特定医疗任务的反应中的关键作用。使用临床案例的材料和方法，我们阐明了不同的提示策略，可以在没有基本模型的其他培训的情况下使用GPT4适应新任务的LLM CHATGPT。这些方法的范围从精确提示到高级内部文化方法，例如少量射击和零射击学习。此外，讨论了作为数据表示技术的嵌入的重要性。结果提示工程大大改善并助长了聊天机器人的输出。此外，嵌入规格 -